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【C/C++ 数据结构】-八大排序之 冒泡排序快速排序

作者:学Java的冬瓜
博客主页:☀冬瓜的主页🌙
专栏:【C/C++数据结构与算法】
分享:那我便像你一样,永远躲在水面之下,面具之后! ——《画江湖之不良人》
主要内容:八大排序选择排序中的冒泡排序、选择排序(递归+非递归),理解快速排序一趟排序的三种算法:挖坑法,左右指针法,前后指针法。还有关于快排优化:三数取中法,小区间优化

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文章目录

  • 一、冒泡排序
    • 1. 思路
    • 2. 复杂度
    • 3. 代码
  • 二、快速排序
    • 1. 思路:
      • 方法:挖坑法、左右指针、前后指针
      • 优化操作:三数取中法、小区间优化
    • 2. 复杂度
    • 3. 代码
      • 3.1 挖坑法 左右指针 前后指针(一趟排序)
      • 3.2 三数取中 小区间优化 递归实现排序
    • 4. 补充:测试排序性能方法
    • 5. 补充:快排非递归

一、冒泡排序

1. 思路

理解:这是排序中几乎最简单的一个排序。比如要把一组数从小到大排序,就是依次比较两数大小,大的数往后挪,直到最大数放在最后面这就完成了一次冒泡。然后最后边界减一,和之前一样的操作,直到完成n-1次冒泡。最重要的是:注意边界下标的控制!

2. 复杂度

时间复杂度:O(N^2)
如果使用优化版(使用一个变量标记在一趟排序中是否发生了交换,不发生交换,则表示这组数据刚好符合排序要求),且这组数刚好是按照要求,从小到大排的(和示例代码一致),那么时间复杂度达到O(N)

3. 代码

// 冒泡排序1(优化版)
// 时间复杂度:O(N^2)
void BubbleSort(int* arr, int size)
{for (int i = 0; i < size - 1; i++) {int exchange = 0;for (int j = 1; j < size - i; j++) {if (arr[j - 1] > arr[j]) {Swap(&arr[j - 1], &arr[j]);exchange = 1;}}if (exchange == 0) {break;}}
}
// 冒泡排序2
void BubbleSort(int* arr, int size)
{// 利用end控制末尾边界int end = size;while (end > 0) {for (int j = 1; j < end; j++) {if (arr[j - 1] > arr[j]) {Swap(&arr[j - 1], &arr[j]);}}end--;}
}

二、快速排序

1. 思路:

方法:挖坑法、左右指针、前后指针

  1. 挖坑法:随机或者选择开头第一个数做key,把右边比key小的数挪到左边,把左边比key大的数挪到右边,这样就找到了key的位置(即把key放入了该放的位置),然后左右在分【left,key-1】 key 【key+1,right】的区间去递归找到并放入每一个数到排序中该放的数。
  2. 左右指针:begin下标从左找比key大的数,end下标从右找比key小的数,然后交换位置,直到begin遇到end,和挖坑法很相似。
  3. 前后指针:cur下标在前,prev下标紧跟其后从左到右搜索。cur下标找到比key小的数时,先prev++,然后 Swap(&a[prev],a[cur]) ;会有两种情况:其一:cur就在prev后一个,prev++后赋值,是自己给自己赋值。其二:cur和prev之间隔着大于key的数,交换就是把cur下标所在的这个比key小的数和prev与cur之间比key大的数交换。结局就是比key小的数放在了前面,大的数移到了后面。

优化操作:三数取中法、小区间优化

  • 三数取中法对有序的有大量数据的数组很有作用,可以大大加大快速排序的效率。
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  • 小区间优化目的是:减少函数递归,从而减少栈帧的创建和销毁,提高效率,但是一般不是很明显。比如对长度100w的数组排序,最后三层就占了87.5w次递归。
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2. 复杂度

  • 时间复杂度:O(NlogN)。每次挖坑后区间减半,分两边去操作,一共需要排序N个数据,所以,需要选择key共logN次,每个数找它的位置时,要遍历整个数组(长度为N)。所以复杂度为O(NlogN)。

3. 代码

3.1 挖坑法 左右指针 前后指针(一趟排序)

// 一趟排序
// 法一:挖坑法
int FuncPart1(int* a, int left, int right)
{// 三数取中法int mid = getMidIndex(a + left, right - left + 1);Swap(&a[left], &a[left + mid]);  // 注意范围理解int begin = left, end = right;int pivot = begin;int key = a[begin];// 1、排序一趟的操作while (begin < end){	// 2、右边找小while (begin < end && key <= a[end])  // 要加上begin<end的条件,如果从外面的while进入后,end--;                                 // 内层的while不判断就操作,会导致begin和end错开,从而出现错误排序//Swap(&a[pivot], &a[end]);  //注意:不能直接交换,不然交换时消耗大量时间就达不到快速的效果// 2.1、把坑位赋值为这个右边比key小的这个数,再更新坑位pivota[pivot] = a[end];pivot = end;// 3、左边找大while (begin < end && a[begin] <= key)begin++;//Swap(&a[begin], &a[pivot]);   //注意:不能直接交换,不然交换时消耗大量时间就达不到快速的效果// 3.1、把坑位赋值为这个左边比key大的这个数,再更新坑位pivota[pivot] = a[begin];pivot = begin;}// 4、把key这个数放进它的位置pivot = begin;a[begin] = key;return pivot;
}// 法二:左右指针法
int FuncPart2(int* a, int left, int right)
{int mid = getMidIndex(a, right - left + 1);Swap(&a[left], &a[left + mid]);int begin = left;int end = right;int keyi = begin;while (begin < end) {// 找小while (begin < end && a[keyi] <= a[end]) {end--;}// 找大while (begin < end && a[begin] <= a[keyi]) {begin++;}Swap(&a[begin], &a[end]);}Swap(&a[begin], &a[keyi]);keyi = begin;return keyi;
}// 法三:前后指针法
int FuncPart3(int* a, int left, int right)
{int mid = getMidIndex(a, right - left + 1);Swap(&a[left], &a[left + mid]);int prev = left, cur = left + 1;int keyi = left;while (cur <= right) {if (a[cur] < a[keyi] && ++prev != cur) { // 注解:1只要cur的值小于keyi的值,prev就自增,即prev要标记左边最后比keyi小的数。Swap(&a[prev], &a[cur]);           //      2当进入if时,prev刚好在cur的后一个时,就是cur自己赋值给自己。}++cur;}// 注意:退出循环时,prev下标的值是最后一个比keyi值小的数,所以交换二者后,keyi就找到它的位置。Swap(&a[keyi], &a[prev]);keyi = prev;return keyi;
}

3.2 三数取中 小区间优化 递归实现排序

// 三数取中
int getMidIndex(int* a, int n)
{int left = 0;int right = n - 1;int mid = (left + right) / 2;if (a[left] < a[mid]) {if (a[mid] < a[right]) {return mid;}//a[mid]>a[right]else if (a[left] < a[right]) { return right;} // a[left]<a[mid] a[mid]>a[right] a[left]>=a[right]else {return left;}}// a[left] >= a[mid]else {if (a[mid] > a[right]) {return mid;}// a[mid] < a[right]else if (a[right] > a[left]) {return left;}//a[left]>=a[mid] a[mid]<a[right] a[right]<=a[left]else {return right;}}
}void QuickSort(int* a, int left, int right)
{if (left >= right){return;}int pivot = FuncPart3(a, left, right); 注意0:在数据量在一定范围内,无序情况下快排比堆排和希尔都快,但有序时,快排要慢很多。//  分成区间[left,pivot-1] pivot [pivot+1,right],递归去实现子区间有序//QuickSort(a , left, pivot - 1);//QuickSort(a , pivot + 1, right);// 小区间优化(n<=10,使用直接插入排序,但是这个方法优化效率不明显)if (pivot - 1 - left > 10) {QuickSort(a, left, pivot - 1);}else {InsertSort(a + left, pivot - 1 - left + 1);}if (right - (pivot + 1) > 10) {QuickSort(a, pivot + 1, right);}else {InsertSort(a + pivot + 1, right - (pivot + 1) + 1);}
}

4. 补充:测试排序性能方法

// 测试性能
void TestOP()
{// 使用malloc申请新的空间,那么第二个排序就不会收到第一个排序结果的影响。否则,如果只使用传入的数组,排完一次后就有序了,那么其它排序前,数组就已经有序了。srand(time(NULL));  // 产生随机数int N = 1000000;int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a3 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a4 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a5 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a6 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a7 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);int* a8 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);for (int i = 0; i < N; ++i){a1[i] = rand();//a1[i] = i;//a1[i] = N-i;a2[i] = a1[i];a3[i] = a1[i];a4[i] = a1[i];a5[i] = a1[i];a6[i] = a1[i];a7[i] = a1[i];a8[i] = a1[i];}long int begin1 = clock();  // 获取毫秒数InsertSort(a1, N);long int end1 = clock();long int begin2 = clock();ShellSort(a2, N);long int end2 = clock();long int begin3 = clock();SelectSort(a3, N);long int end3 = clock();long int begin4 = clock();HeapSort(a4, N);long int end4 = clock();long int begin5 = clock();BubbleSort(a5, N);long int end5 = clock();long int begin6 = clock();QuickSort(a6, 0, N - 1);long int end6 = clock();long int begin7 = clock();MergeSort(a7, N);long int end7 = clock();printf("直接插入:%ld ms\n", end1 - begin1);printf("希尔排序:%ld ms\n", end2 - begin2);printf("选择排序:%ld ms\n", end3 - begin3);printf("堆排序  :%ld ms\n", end4 - begin4);printf("冒泡排序:%ld ms\n", end5 - begin5);printf("快速排序:%ld ms\n", end6 - begin6);printf("归并排序:%ld ms\n", end7 - begin7);
}

5. 补充:快排非递归

  • 注意:对快排来说(不分递归非递归),逆序会比随机或者顺序慢很多,因为即使使用三数取中法,左右数字全都是需要交换的,复杂度虽然没有到O(N^2),但比O(NlogN)大很多。
  • 快速排序有了非递归,为什么还要实现非递归呢?非递归最根本的原因就是为了解决栈溢出的问题。排序的数据量很大时(比如1000w个数),递归的深度会很深,栈帧开销过大,这会让只有十几兆的栈空间不够用,导致栈溢出。
  • 下面的例子是借用数据结构的栈,来模拟实现快排。要看栈可以看这篇博客:栈和队列。
  • 另外,快排非递归也可以利用队列来实现,利用先进先出的规则。比如4 2 9 5 1 3 8,忽略三数取中法,利用栈或队列如下:
    在这里插入图片描述
// 非递归:
// 快速排序:
int FuncPart(int* a, int left, int right)
{ 三数取中法int mid = getMidIndex(a + left, right - left + 1);Swap(&a[left], &a[left + mid]);  // 注意理解范围int begin = left, end = right;int pivot = begin;int key = a[begin];// 1、排序一趟的操作while (begin < end){	// 2、右边找小while (begin < end && key <= a[end])  // 要加上begin<end的条件,如果从外面的while进入后,end--;                                 // 内层的while不判断就操作,会导致begin和end错开,从而出现错误排序//Swap(&a[pivot], &a[end]);  //注意:不能直接交换,不然交换时消耗大量时间就达不到快速的效果// 2.1、把坑位赋值为这个右边比key小的这个数,再更新坑位pivota[pivot] = a[end];pivot = end;// 3、左边找大while (begin < end && a[begin] <= key)begin++;//Swap(&a[begin], &a[pivot]);   //注意:不能直接交换,不然交换时消耗大量时间就达不到快速的效果// 3.1、把坑位赋值为这个左边比key大的这个数,再更新坑位pivota[pivot] = a[begin];pivot = begin;}// 4、把key这个数放进它的位置pivot = begin;a[begin] = key;return pivot;
}
void QurickSortNonR(int* a, int n)
{Stack st;StackInit(&st);StackPush(&st, n - 1);StackPush(&st, 0);while (!StackEmpty(&st)) {int left = StackTop(&st);StackPop(&st);int right = StackTop(&st);StackPop(&st);int Index = FuncPart(a, left, right);  // 用挖坑法,一趟排序// [left, index-1] index [index+1, right]// Push先入右,后入左,那Pop先出左if (Index + 1 < right) {  // 代表Index右边至少还有两数没排,继续入栈StackPush(&st, right);StackPush(&st, Index + 1);}if (left < Index - 1) {StackPush(&st, Index - 1);StackPush(&st, left);}}
}

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